Voici comment l'IA bouleverse le travail des journalistes
- Martin Delavenne
- il y a 20 heures
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Dernière mise à jour : il y a 11 heures
L'IA n'est plus un outil que les journalistes activent à leur convenance: elle est devenue un poste dans l'organigramme, une architecture éditoriale, un coproducteur d'information diffusée à des millions de personnes. De RMC BFM à Blick, d'EBRA à Mistral, des faux médias générés automatiquement aux agents de surveillance sémantique, Martin Delavenne dresse un état des lieux sans concessions de la transformation en cours – commenté tout au long par David Brenet, ingénieur et enseignant au CNAM, qui connaît ces machines de l'intérieur. La question n'est plus technique. Elle est politique: qui décide de ce que nous voyons, de ce qui nous répond, de ce qui ressemble à une menace?
La question n'est plus de savoir si l'intelligence artificielle va entrer dans les médias. Elle y est. La question est désormais: qui est aux commandes, qui assume la responsabilité éditoriale, et à quel prix l'humain conserve-t-il sa place dans la chaîne de fabrication de l'information? David Brenet, ingénieur informatique, enseignant au Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM) et auteur de deux ouvrages de référence sur l'IA aux éditions ENI, a accepté de commenter, au fil de notre enquête, chacun des phénomènes que nous décrivons. Sa parole n'est pas celle d'un optimiste de service, ni d'un catastrophiste. C'est celle d'un praticien qui connaît les machines de l'intérieur.
L'IA dans l'organigramme; RMC BFM et la structuration industrielle du journalisme augmenté
Le 1ᵉʳ avril 2026 (et ce n’est pas une blague!!!), le groupe RMC BFM propriété de Rodolphe Saadé, milliardaire à la tête de CMA CGM a publié une offre d'emploi révélatrice: celle d'un Product Owner IA, rattaché au département des Produits Digitaux de NextInteractive, sa filiale numérique. Le poste couvre BFMTV, BFM Business, RMC et RMC Sport.
L'algorithme devient coproducteur de l'information diffusée à des millions de personnes
Ce n'est pas une offre d'emploi technique parmi d'autres. C'est un acte organisationnel. Le périmètre de mission dit tout: déploiement des projets IA en rédaction, intégration dans les workflows audio et vidéo, amélioration du référencement (SEO), tagging automatique, chapitrage, résumés, synthèses et publication automatisée. L'offre précise que le titulaire travaillera «directement avec les équipes éditoriales, SEO, marketing et data scientists». En clair: l'IA n'est plus un outil ponctuel que les journalistes activent selon leur convenance; elle devient un poste dans l'organigramme, une ligne budgétaire, un maillon dans la chaîne de fabrication. La direction l'assume sans détour: l'objectif est d'«améliorer l'efficacité des processus grâce à des solutions innovantes, souvent alimentées par l'intelligence artificielle».
Ce glissement mérite d'être nommé clairement. Ce n'est plus ChatGPT en appoint, c'est une architecture éditoriale dans laquelle l'algorithme devient coproducteur de l'information diffusée à des millions de personnes. Le baromètre Comfluence 2026, réalisé auprès de 142 journalistes français, révèle que 54% d'entre eux utilisent «parfois» l'IA mais plus de 34% affirment ne jamais s'en servir. L'écart entre le discours des directions et la réalité du terrain reste donc réel. Il se réduit pourtant à grande vitesse et pas nécessairement à l'initiative des journalistes.
Le rapport du Reuters Institute 2026, fondé sur une enquête menée auprès de 280 responsables de presse dans 51 pays, acte la fin progressive de ce que plusieurs observateurs appellent désormais «l'ère du trafic»: le trafic issu de Google a reculé d'environ un tiers à l'échelle mondiale, les contenus dits evergreen (intemporels) étant directement concurrencés par les réponses générées par les IA. La pression sur les rédactions est donc double: produire plus vite, produire moins cher ou disparaître des résultats de recherche.
«La plupart des gens qui souhaitent utiliser l'IA à des fins d'automatisation totale ne vont pas rechercher les enjeux autour de la protection des données, de l'éthique ou de l'orientation des faits. Ce qui pilote leurs décisions, c'est la productivité, commente David Brenet. C'est un état de fait qu'il faut nommer clairement. Aujourd'hui, les organisations s'intéressent aux IA qui produisent du contenu. Pas à celles qui vérifient ce que les premières proposent. C'est ça, le vrai problème de maturité. Avant de se demander comment produire, il faut se demander comment vérifier.»
Chez Ringier le journalisme semble devenir un passager dans un avion piloté par des plateformes de services
En France, le cas d'Infopro Digital (propriétaire de L'Usine Nouvelle, Le Moniteur, LSA) démontre cette rupture. La direction a annoncé la suppression de l'intégralité des postes de secrétaires de rédaction (SR), soit 19 personnes. Les tâches de vérification, de titraille et de mise en forme sont désormais confiées à une IA interne nommée «Digi». Pour superviser cette production automatisée, seuls cinq postes de chefs d'édition ont été créés.
En Suisse, le groupe Ringier illustre une autre facette de cette mutation: le journalisme dilué dans la puissance technologique. En 2025, le groupe affiche une marge EBITDA record de 15,8%. Un succès en apparence, mais qui dissimule une réalité plus complexe: 83% de l'EBITDA provient désormais du numérique. Le chiffre d'affaires global recule, conséquence du démantèlement du cœur industriel historique, avec comme exemple le plus marquant la fermeture de l'imprimerie Swissprinters. Chez Ringier le journalisme semble devenir un passager dans un avion piloté par des plateformes de services. L'IA n'y est plus expérimentale, elle y est intégrée aux processus métiers, sans que l'on sache précisément quel impact elle a sur l'indépendance des rédactions.
Dans le Grand Est, le groupe EBRA (neuf quotidiens régionaux dont L'Est Républicain, Les DNA, Le Progrès ou Le Dauphiné Libéré) a publié en mars 2026 les résultats d'une expérimentation lancée en octobre 2024. Le dispositif était précis: une édition locale de Meurthe-et-Moselle, neuf secrétaires de rédaction volontaires, un outil d'IA testé sur plus de 700 papiers de correspondants locaux; correction, titres, chapeaux optimisés SEO. Le groupe estime les résultats «encourageants en termes de fiabilité et de gain de temps». Mais il reconnaît également «quelques imperfections et hallucinations du système». Un comité IA a été créé, une charte éditoriale est en cours. Le déploiement est acquis, reste à mettre en place les modalités.
«La chaîne de vérification se raccourcit sous la pression de la productivité»
«Une hallucination dans un système de recommandation produits, c'est un article mal placé dans un catalogue, pour David Brenet. Dans un contexte journalistique, c'est un fait inexistant présenté comme vérifié, potentiellement repris par d'autres médias, indexé par Google et archivé. La propagation est asymétrique: le correctif ne circule jamais aussi vite que l'erreur initiale. Et ce que révèle l'expérimentation EBRA, c'est que même avec des journalistes humains en validation, la tentation de ne pas tout relire existe parce que ça prend du temps. La chaîne de vérification se raccourcit sous la pression de la productivité. Or c'est précisément cette pression qui pousse les rédactions vers l'IA. C'est un cercle qu'il faut nommer clairement.»
Je lui soumets un cas concret survenu le week-end précédant notre entretien. Une attaque dans un hôtel à Washington où se trouvait Donald Trump. Des titres générés à 100% par IA sortent immédiatement le mot «tentative d'assassinat». Ce n'était pas encore qualifié juridiquement comme tel à ce moment-là. Deux jours après, oui, le parquet américain l'a retenu. Mais le dimanche, c'était une projection, pas un fait. Brenet ne s'en étonne pas.
«Si vous prenez cinq modèles d'IA différents et que vous leur posez la même question sur cet événement, vous obtiendrez peut-être deux qui sortent "tentative d'assassinat", une qui écrit "homicide involontaire", une autre qui reste dans le factuel pur, explique-t-il. Personne ne maîtrise ce que chacune va produire. Ce n'est pas de la science-fiction; c'est la réalité de ces systèmes aujourd'hui.»
La Conférence nationale des métiers du journalisme réunie en janvier 2026 à Tours a précisément mis en débat cette tension entre «pratiques sauvages» et «pratiques encadrées» de l'IA en rédaction. Les représentants du SNJ, du Conseil de déontologie journalistique et des éditeurs en sont repartis sans consensus clair sur les garde-fous à imposer.
Blick, quand l'algorithme devient la marque éditoriale
En Suisse romande, le groupe Blick première salle de rédaction du pays, environ 1,3 million de personnes touchées chaque jour, a développé son propre assistant conversationnel baptisé Blickly. L'IA ne travaille plus seulement en coulisse, elle devient une interface visible, nommée, brandée, directement exposée aux lecteurs. En Belgique, plusieurs groupes médias avancent dans la même direction: transcription automatisée des interviews, résumés, veille documentaire, synopsis pour les journaux télévisés.
Le discours institutionnel reste constant: l'IA n'écrit pas seule, la validation humaine demeure systématique. Mais comme le note Ouest Médialab en janvier 2026, «la dépendance accrue à l'IA générative porte en creux le risque d'une perte rapide de compétence journalistique: esprit critique, vérification croisée, multiplicité des sources et des points de vue». L'assistance devient structurelle. Et ce qui est structurel finit par être normatif.
La question de la responsabilité éditoriale se pose alors autrement: si l'assistant produit une inexactitude, qui répond? Et surtout: sur quels critères va-t-il décider ce qui mérite d'être écrit? C'est là la vraie question…
En France, le mouvement prend une dimension inédite. Comme le confirme La Lettre, média de référence sur l'actualité des médias et de la communication, un projet commun a été déposé par les plus grands groupes de presse quotidienne régionale; Ouest-France, Rossel (La Voix du Nord) ou La Dépêche du Midi en partenariat avec Mistral AI. Dans le cadre du plan France 2030, il souhaite (comme Blick) déployer des chatbots alimentés par l'IA de Mistral, directement sur les sites des journaux régionaux. Ces agents IA seront capables de répondre aux questions des lecteurs à partir des contenus produits par les rédactions locales.
Le projet sollicite entre 5 et 10 millions d'euros de financement public auprès de France 2030, le plan d'investissement lancé par Emmanuel Macron qui consacre plusieurs centaines de millions d'euros au développement de l'IA en France, notamment dans les médias et les industries culturelles.
Ce partenariat s'inspire directement de ce que font déjà Le Monde et Le Figaro avec l'américain Perplexity: intégrer leurs contenus dans des outils d'IA pour générer des réponses sourcées, en échange d'une rémunération. La différence (elle est de taille) tient dans l’attachement à la souveraineté des datas. Mistral, de son côté, a déjà conclu en 2025 un accord structurant avec l'AFP pour l'intégration de 38 millions de dépêches dans son assistant Le Chat. Les groupes de presse régionale constituent la prochaine étape logique.
Le ver de l’IA entre-t-il dans la pomme de l’information?
Mais une question reste en suspens: la rémunération. Les groupes de PQR (presse quotidienne régionale) misent sur la fidélisation des lecteurs et la valorisation de leurs articles dans les réponses de l'IA. Ce modèle tient sur un espoir (un espoir qui fait vivre?); un retour indirect en audience.
La différence revendiquée par les promoteurs du projet tient dans un mot: souveraineté. Mistral est français, régulé par le droit européen, soumis à l'AI Act. Les données restent en Europe. Les réponses sont sourcées (le lecteur sait d'où vient l'information). Ce modèle s'oppose point par point au fonctionnement de ChatGPT ou de Gemini, qui aspirent les contenus sans traçabilité ni retour aux producteurs.
Reste la question éditoriale, la plus difficile à trancher. Quand un lecteur pose une question à un chatbot Ouest-France sur un fait d'actualité locale et que le chatbot lui répond à partir de plusieurs articles de la rédaction; reformulés, synthétisés, hiérarchisés par l'IA. Est-ce encore du journalisme? Qui assume la responsabilité si la synthèse est inexacte? Qui a décidé de quel article donner le plus de poids dans la réponse?
Ces questions ne figurent pas dans le dossier déposé auprès de France 2030. Elles sont pourtant au cœur de ce partenariat. Le ver de l’IA entre-t-il dans la pomme de l’information? Va-t-il finir de pourrir le fruit d’une actualité indépendante et fiable?
Un fruit déjà bien souvent artificiel et trompeur…
L'écosystème parallèle: plus de 1000 faux médias francophones générés par IA
En février 2025, Next et Libération ont documenté l'existence de plus de 1000 sites d'information francophones se présentant comme des médias classiques, dont les contenus sont générés ou traduits automatiquement par IA sans le signaler. Le modèle économique est d'une brutalité simple: produire à coût marginal quasi nul, publier massivement, capter le trafic, monétiser par la publicité programmatique. Certains de ces sites figurent parmi les plus visibles sur Google Actualités. Un exemple documenté dans les Pyrénées-Orientales illustre l'ampleur du phénomène: un journal gratuit a revendu sa marque à un opérateur estonien dont l'intégralité du contenu, textes et photos, est désormais générée par IA. Les lieux décrits n'existent pas. Les villages sont inventés. Les sites touristiques sont fantômes.
«Ce phénomène, c'est la conséquence directe de ce que les chercheurs appellent le model collapse, commente David Brenet. La contamination progressive des modèles par leurs propres productions. Tant qu'il y a du contenu humain pour l'apprentissage, les modèles peuvent s'améliorer. Le danger commence quand ils apprennent d'eux-mêmes. Prenez un biais de genre: si un modèle a appris que c'est la femme qui "fait la cuisine" à la maison (parce qu'il l'a trouvé dans des milliers de sources humaines), il vous le dira. Si ce même modèle se met à apprendre de ses propres productions, ce biais va se renforcer couche après couche. On n'estompe pas les inégalités, on les amplifie. Et on les ancre dans des systèmes qui deviennent des références pour des millions de personnes.»
Jérôme Ripoull, cofondateur de Comfluence, l'affirme clairement: «Je ne vois pas comment le "tout venant" de l'info ne sera pas, à terme, sous-traité par l'IA. Les journalistes se consacreront aux sujets de fond et les infos chaudes seront gérées par l'IA.» La question est de savoir si cette bifurcation sera organisée, transparente et régulée ou simplement subie.
La bataille juridique et économique: droits voisins, accords et résistances
Les éditeurs ont ouvert un front juridique. L'APIG et le SEPM négocient avec OpenAI, Google, Meta, Perplexity, Anthropic et Mistral sur quatre enjeux: rémunération des contenus journalistiques utilisés pour entraîner les modèles, droits voisins, conditions d'indexation, traçabilité des sources. Le Monde a conclu des accords avec OpenAI, Perplexity AI et Meta. L'AFP a signé avec Mistral AI pour l'intégration de 38 millions de dépêches dans Le Chat. À l'inverse, Libération, La Dépêche du Midi et plusieurs groupes régionaux ont engagé des actions contre des sites générés automatiquement reproduisant leurs contenus sans autorisation.
«La donnée, c'est l'or noir du futur»
Selon David Brenet, «c'est la vraie question de souveraineté. La donnée, c'est l'or noir du futur, tout le monde le dit, mais peu en tirent les conséquences. Un modèle de langage entraîné sur vingt ans de presse française a absorbé des centaines de milliers d'heures de travail journalistique non rémunérées. Ce n'est pas une métaphore; c'est une réalité économique que le droit n'a pas encore réussi à saisir complètement. Et le point aveugle de beaucoup de livres techniques sur l'IA, c'est de traiter la collecte de données comme une étape neutre: on collecte, on nettoie, on entraîne. Mais l'origine de ces données, leur légitimité, la rémunération de ceux qui les ont produites: c'est une question politique au sens plein du terme.»
La surveillance invisible: quand la recherche d’une information ressemble à un signal de menace
Les algorithmes de détection sémantique utilisés par les services de renseignement, les plateformes et les outils de cybersécurité ne travaillent pas sur des mots isolés mais sur des corrélations: fréquence d'un terme, contexte, historique de navigation, géolocalisation, connexions sociales, type d'appareil. Un citoyen qui s’informe sur la radicalisation, un chercheur qui consulte des archives sensibles ou qui vérifie l'origine d'un fait divers peuvent produire des signaux statistiquement comparables dans des systèmes automatisés. La question n'est plus «qu'est-ce que vous faites?» c'est «qui êtes-vous?»
Le vrai combat à venir n'est peut-être pas seulement sur la vérité des contenus: c'est sur la souveraineté de l'attention humaine
«Avec l'IA, on sait ce qu'on donne en entrée, on observe des résultats en sortie mais le cheminement interne du raisonnement n'est pas maîtrisé, explique David Brenet. Un algorithme classique, c'est un système de conditions: si A alors B. Vous maîtrisez chaque étape. Avec un réseau de neurones, vous pouvez donner les mêmes éléments à plusieurs modèles et obtenir des résultats différents. Ce que ça sous-entend dans un contexte de surveillance, c'est que nous déployons des systèmes d'interprétation dont nous ne contrôlons pas le raisonnement. La surveillance n'est plus humaine et faillible; elle devient probabiliste et permanente.»
Les moteurs de recommandation amplifient cette logique. Google Discover, YouTube, TikTok ne se contentent pas de répondre: ils anticipent, hiérarchisent, orientent. Une recherche sur la peur ou la violence peut alimenter des boucles de recommandation qui approfondissent l'exposition émotionnelle. Le système apprend ce qui retient l'utilisateur: peur, colère, fascination, indignation, et optimise en conséquence. Le vrai combat à venir n'est peut-être pas seulement sur la vérité des contenus: c'est sur la souveraineté de l'attention humaine.
«C'est ça qui est véritablement préoccupant sur le long terme, estime David Brenet. Les IA deviennent de plus en plus spécialisées. Les gros modèles généralistes qu'on imaginait il y a trois ans, qui faisaient tout, ont tendance à se découper, à se spécialiser dans des domaines très précis. Des agents IA sont en capacité d'interroger d'autres IA dans leurs domaines d'expertise. Dans un contexte de surveillance urbaine, ça signifie des systèmes qui s'autoalimentent, qui s'interconsultent, et dont personne ne maîtrise la chaîne de raisonnement complète. On entre là dans une forme de gouvernance algorithmique que nos démocraties n'ont pas encore appris à encadrer.»
L'humain comme option premium: la disruption silencieuse de la relation client
Teleperformance, numéro un mondial de la relation client avec 500'000 salariés dans le monde, a dévoilé en février 2026 sa plateforme TP.ai FAB combinant agents IA, automatisation et supervision humaine. L'IA traite le volume, l'humain intervient sur les cas complexes ou devient une option proposée explicitement au client. Cisco projette que d'ici 2028, près de 68% des interactions de service client seront gérées de bout en bout par l'IA agentique. Pendant ce temps, 47% des consommateurs citent «l'impossibilité d'accéder à un agent humain» comme principale source de frustration. Selon Gartner, l'Union européenne envisage d'intégrer dans sa législation un «droit de parler à un humain» d'ici trois ans.
«Des questions autour du revenu universel arrivent dans ce débat, commente David Brenet. Certains disent que l'IA va rendre le travail optionnel, on automatise tellement qu'on pourra taxer ces outils sur leur productivité mesurable. D'autres disent l'inverse: on va créer des disparités planétaires. Ce que je sais, c'est que la fracture ne sera pas entre ceux qui savent coder et les autres. Elle sera entre ceux qui comprennent comment ces systèmes prennent des décisions et ceux qui vivent à l'intérieur de ces décisions sans le savoir. Le troisième groupe, ceux qui ne se forment pas, qui ne sont pas dans mes salles de cours, subira la transformation sans l'avoir anticipée. Et cette rareté de la compréhension deviendra, oui, un produit.»
Le modèle australien: taxer les plateformes ou laisser mourir la presse
En avril 2026, l'Australie du premier ministre travailliste Anthony Albanese soumet à consultation publique un projet de loi imposant aux plateformes une contribution obligatoire aux médias. Meta, Google et TikTok pourront conclure des accords commerciaux avec les médias locaux. S'ils refusent: une taxe de 2,25% de leur chiffre d'affaires réalisé en Australie, redistribuée à la presse. Le texte vise à combler les failles d'une loi précédente que les plateformes avaient contournée en supprimant simplement l'onglet «actualités» de leurs interfaces. Meta qualifie le texte de «simple taxe sur les services numériques». Google rappelle avoir déjà conclu des accords avec plus de 90 médias australiens et juge l'exclusion de Microsoft, Snapchat et OpenAI «absolument arbitraire». Selon l'université de Canberra, plus de la moitié des Australiens utilisent les réseaux sociaux comme source principale d'information.
C'est une recomposition silencieuse du contrat social entre les institutions productrices de sens
«Il y avait, il y a deux ans, une volonté au G7 d'avoir une législation à l'échelle planétaire sur l'IA. C'est un échec, tranche David Brenet. Le cadre réglementaire européen est totalement différent de celui des États-Unis, de la Chine, de l'Australie. En Chine, des usines sont aujourd'hui totalement automatisées. Si on se met à taxer les systèmes intelligents en Europe pendant que la Chine les déploie à pleine vitesse, on va se tirer une balle dans le pied. Les voitures chinoises coûtent de moins en moins cher. Le coût de la vie en Europe ne baisse pas. On va créer de la disparité, pas la réduire. Quel est le bon modèle? Honnêtement, je l'ignore. Ce que je sais, c'est qu'il n'y a pas de réponse nationale à une question qui est structurellement planétaire.»
Ce que l'Australie tente de faire, l'Europe le discute depuis des années sans trancher. Ce que l'ensemble de ce mouvement dessine n'est pas simplement une transformation des outils. C'est une recomposition silencieuse du contrat social entre les institutions productrices de sens (médias, services publics, entreprises) et les citoyens. Quand l'information est fabriquée en partie par des algorithmes, quand la relation client est gérée par des agents IA, quand la surveillance est probabiliste et la ville calculée, la question qui se pose n'est plus technique.
Elle est politique: qui décide de ce que nous voyons, de ce qui nous répond, de ce qui ressemble à une menace?
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